ekonometria testy


  1. Podstawą modelowania ekonometrycznego jest zjawisko zależności korelacyjnej. Zależność korelacyjna jest to zależność

-b) stwierdzona na podstawie obserwacji o podobnym zachowaniu zjawisk, chociaż nie ma teorii potwierdzającej istnienie związku przyczynowego i nie wiadomo czy taka teoria w ogóle istnieje.

  1. Model postaci yt=alfa0+ alfa1x1+et jest funkcją oznaczającą:

- c) wartości empiryczne w populacji generalnej

  1. Zmienność objaśniona w modelu liniowym jest to suma:

- c)kwadratów różnic teoretycznych wartości zmiennej objaśnianej od wartości średniej zmiennej objaśnianej

  1. Założenie Gaussa- Markowa dotyczące sferyczności składnika losowego modelu oznacza:

- b) brak heteroskedastyczności i brak autokorelacji

  1. Czy brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej (H0) oznacza, że hipoteza ta:

- d) może być hipotezą prawdziwą

  1. Współczynnik korelacji wielorakiej, mierzący siłę związku pomiędzy zmiennymi objaśniającymi a zmienną objaśnianą w liniowym modelu ekonometrycznym jest:

- b) równy pierwiastkowi kwadratowemu współczynnika determinacji dla tego modelu

  1. Współczynnik korelacji wielorakiej, mierzący siłę związku pomiędzy zmiennymi objaśniającymi, a zmienną objaśnianą w liniowym modelu ekonometrycznym jest:

- b) równy pierwiastkowi kwadratowemu współczynnika determinacji dla tego modelu

  1. Wartość współczynnika determinacji dla liniowego modelu ekonometrycznego, do którego dołączono jeszcze jedną zmienną objaśniającą:

- a) rośnie

  1. Ze względu na kryterium liniowości względem parametrów strukturalnych, która z poniższych odp. jest prawdziwa dla następującej pary modeli postaci Y=alfa0+alfa1X2+e oraz lny= alfa0+ alfa1X2 +e:

- c) liniowy, liniowy

  1. Macierz D2(a)=(XTX)-1 oznacza KMNK estymator macierzy wariancji- kowariancji estymatora wektora parametrów strukturalny modelu liniowego. Dowolny element tej macierzy oznacza ocenę wartości

- b) kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych odpowiadających odpowiednio wierszowi i kolumnie tej macierzy

  1. Homoskedastyczność składnika losowego modelu liniowego oznacza:

- a) stałość wariancji tego składnika i brak jego autokorelacji

  1. Czy reszty modelu i jego zmienne objaśniające powinny być ze sobą skorelowane:

- b) nie

  1. Jeżeli rozkład składnika losowego w modelu liniowym jest normalny, to w tym modelu rozkład normalny mają także:

- b) zmienna objaśniana

  1. Jakościowa zmienna objaśniająca przyjmuje n, (n>1) wariantów. Estymacja parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonometrycznego z wyrazem wolnym wymaga uwzględnienia sztucznych zmiennych zero-jedynkowych reprezentujących tę zmienną jakościową w liczbie:

- c) mniejszej od liczby wariantów zmiennej jakościowej o 1

  1. Wahania sezonowe multiplikatywne występują wtedy, gdy w poszczególnych sezonach poziom badanego zjawiska reprezentowanego przez wartości zmiennej objaśnianej odchyla się od swojej tendencji rozwojowej o stałą wielk. bezwg.

- b) nie

  1. Zjawisko współliniowości powoduje, że oszacowania KMNK parametrów strukturalnych przy skorelowanych smiennych objaśniających są zwykle oceniane niezasłużenie jako:

- b) nieistotne

  1. W modelu wielorównaniowym zmienne z góry ustalone obejmują tylko zmienne:

- c) objaśniane przesunięte i nieprzesunięte w czasie

  1. Czy w prostym modelu wielorównaniowym zmienne łącznie współzależne są objaśniane wyłącznie za pomocą zmiennych z góry ustalonych

- a) tak

  1. Warunkiem koniecznym i dostatecznym na to, aby równanie modelu liniowego było identyfikowalne, jest, aby macierz utworzona ze współczynników przy zmiennych występujących w pozostałych równaniach modelu i jednocześnie nie występujących w tym równaniu była rzędu:

- b) mniejszego o 1 od liczby równań w modelu

  1. Pośrednia metoda najmniejszych kwadratów i podwójna metoda najmniejszych kwadratów:

- c) są równoważne dla modeli wielorównaniowych o równaniach identyfikowalnych tylko jednoznacznie

  1. W przypadku modelu liniowego bez wyrazu wolnego współczynnik determinacji może przyjmować wartości

-b) <1

  1. Czy w wyniku testu Shapiro- Wilka można:

- b) niepotwierdzić normalności rozkładu reszt modelu

  1. Jakościowa zmienna objaśniająca przyjmuje n, (n>1) wariantów. Estymacja parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonometrycznego bez wyrazu wolnym wymaga uwzględnienia sztucznych zmiennych zero-jedynkowych reprezentujących tę zmienną jakościową w liczbie:

-a) równej liczbie wariantów zmiennej jakościowej

  1. Wahania sezonowe addytywne występują wtedy, gdy w poszczególnych sezonach poziom badanego zjawiska reprezentowanego przez wartości zmiennej objaśnianej odchyla się od swojej tendencji rozwojowej o stałą wielk. bezwg.

- a) tak

  1. W zredukowanej postaci modelu wielorównaniowego zmienne objaśniane łącznie współzależne są modelowane za pomocą:

-b) wszystkich zmiennych z góry ustalonych

  1. Macierz B parametrów strukturalnych stojących przy zmiennych łącznie współzależnych w wielorównaniowym modelu rekurencyjnym jest macierzą:

- c) trójkątną

  1. Pośrednia metoda najmniejszych kwadratów może być stosowana do estymacji parametrów strukturalnych modelu wielorównaniowego o równaniach

- c) identyfikowanych tylko jednoznacznie

  1. Funkcja postaci yt=a0+ a1x1+et powstała w wyniku estymacji modelu yt=alfa0+ alfa1x1+et jest funkcją oznaczającą:

- d) wartości empiryczne w próbie

  1. Parametr strukturalny w liniowym modelu ekonometrycznym mierzy oczekiwaną zmianę zmienej objaśnianej
    - b) jako efekt zmiany o jedną jednostkę zmiennej objaśniającej, z którą jest związany parametr strukturalny, gry wartości innych zmiennych objaśniających modelu pozostają niezmienione;

  2. Średnia arytmetyczna reszt modelu z addytywnym składnikiem losowym:
    - b) powinna być równa 0

  3. Heteroskedatyczność składnika losowego modelu liniowego oznacza:
    - c) niejednorodność wariancji składnika losowego

  4. Wartość współczynnika determinacji dla tego samego modelu jest:
    - a) większa od wartości skorygowanego współczynnika determinacji;

  5. Parametry strukturalne modelu są estymowane na podstawie danych empirycznych z obserwacji:
    -c) zmiennych objaśniających i zmiennej objaśnianej

  6. Jaki związek powinien zachodzić między zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi?
    - b) zmienna objaśniana jest zależna od zmiennych objaśniających

  7. Współczynnik zbieżności oznacza:
    - b) względną wielkość nieobjaśnionej zmienności zmiennej objaśnianej

  8. Pierwsze założenie Gaussa- Markowa mówi, że zależność między zmienną objaśnianą i zmiennymi objaśniającymi nie zmienia się:
    - a) dla wszystkich danych empirycznych (obserwacji)

  9. Rozkład zmiennej objaśnianej jako zmiennej losowej w standardowym modelu liniowym zależy od:
    - c) rozkładu składnika losowego

  10. Czy w rekurencyjnym modelu wielorównaniowym zmienne łącznie współzależne są objaśniane:
    - c) nie tylko za pomocą zmiennych z góry ustalonych

  11. Zjawisko autokorelacji składnika losowego modelu:
    - a) powoduje niedoszacowanie wartości współczynnika zbieżności;

  12. Dla modelu postaci yt=alfa0+ alfa1x1+et , spełniającego założenia Gaussa- Markowa warunkowa wartość oczekiwana zmiennej objaśnianej przy znanej wartości zmiennej objaśniającej jest równa:
    - a) E(yt|xt)=alfa0+alfa1x1;

  13. Zjawisko współliniowości powoduje, ze oszacowanie wariancji ocen KMNK parametrów strukturalnych związanych ze skorelowanymi zmiennymi objaśniającym, są:
    - a) bardzo duże

  14. Test Turbina- Watsona jest stosowany do weryfikowania hipotezy o występowaniu autokorelacji składnika losowego modelu:
    - c) tylko rzędu pierwszego

  15. Wartość skorygowanego współczynnika determinacji dla liniowego modelu ekonometrycznego, do którego dołączono jeszcze jedną zmienną objaśniającą:
    - d) może zarówno zmaleć, jak i wzrosnąć

  16. W liniowych modelach tendencji rozwojowej z addytywnymi wahaniami sezonowymi przyjmuje się, że w ramach jednego roku suma efektów sezonowych:
    - a) jest równa 0

  17. Kryterium podziału modeli wielorównaniowych na modele proste, rekurencyjne i o równaniach współzależnych jest:
    - b) macierze B parametrów strukturalnych modelu stojących przy zmiennych łącznie współzależnych

  18. Czy w celu oszacowania parametrów strukturalnych modelu yt=alfa ebeta+1/x+e można go srowadzić do postaci liniowej:
    -a) tak

  19. Sprawdzianem w teście istotności parametrów strukturalnych modelu liniowego jest wykorzystywana statystyka wyznaczana jako:
    -b) iloraz oceny parametru i odchylenia standardowego błędu jego oszacowania;

  20. Statystyka jest:
    - d) inną wielkością niż wymienione wyżej

  21. Na postać obszaru krytycznego w procesie weryfikacji hipotezy statystycznej wpływ wywiera:
    - b) rozkład sprawdzianu hipotezy zerowej

  22. W klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów kryterium jest:
    -b) suma kwadratów reszt modelu

  23. Czy założenie Gaussa- Markowa o tym, że wartości zmiennych objaśniających są nielosowe i ustalone w powtarzalnych próbach oznacza, że zmienna objaśniana:
    -a) nie zależy od zmiennych objaśniających w sensie wartości oczekiwanej

  24. Liczba danych empirycznych zmiennej objaśnianej i zmiennych objaśniających:
    -c) musi być większa od liczby zmiennych objaśniających więcej o 1

  25. Standardowy model liniowy z wieloma zmiennymi objaśniającymi zawiera:
    - c) mniej zmiennych objaśniających niż parametrów strukturalnych

  26. Zakłócenia losowe w modelu liniowym są uwzględniane jako składnik dodawany do:
    -c) liniowej postaci zmiennych objaśniających

  27. Wartości estymatora parametrów strukturalnych liniowego modelu wyznacza się z zależności:
    -b) (XTX)-1X1y

  28. W sytuacji, gdy w procesie prognozowania nie znana jest rzeczywista wartość zmiennej objaśnianej w okresie prognozowania wyznacza się ocenę błędu prognozy:
    -b) ex ante

  29. Zjawisko współliniowości jest wadą:
    -b) danych empirycznych zmiennych objaśniających

  30. Test Turbina- Watsona na autokorelację składnika losowego modelu może być stosowany w przypadku występowania opóźnionych zmiennych objaśniających w modelu:
    -a) tak

  31. Ze względu na kryterium liniowości względem parametrów strukturalnych, która z poniższych odpowiedzi jest prawdziwa dla następującej pary modeli postaci lnY=alfa0+alfa1X2+e oraz lny=alfa0+lmalfa1X2+e:
    -c) liniowy, liniowy

  32. współczynnik determinacji osiąga wartość 1, gdy:
    -b) suma kwadratów reszt modelu jest równa 0

  33. Zjawisko dodatniej autokorelacji składnika losowego modelu powoduje, że oszacowania KMNK parametrów strukturalnych mogą być oceniane niezasłużenie jako:
    -a) istotne

  34. Równanie w modelu wielorównaniowym jest identyfikowalne niejednoznacznie, jeżeli liczba zmiennych, które występują w modelu i jednocześnie nie występują w tym równaniu jest:
    -a) większa od liczby równań w modelu pomniejszonej o 1

  35. Jako ocenę składnika losowego modelu liniowego przyjmuje się:
    -c) wartości różnic pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi zmiennej objaśnianej modelu

  36. Jeśli macierz B parametrów strukturalnych stojących przy zmiennych łącznie współzależnych w wielorównaniowym modelu rekurencyjnym jest macierzą ……. To mamy do czynienia z modelem:
    -a) prostym

  37. Cy kowariancja …. Dla zmiennej objaśnianej Y i zmiennej objaśniającej X może przyjmować wartości:
    - c) zazwyczaj dodatnie jak i ujemne……..

  38. Jeżeli wartość sprawdzianu hipotezy weryfikowanej obliczona na podstawie próby losowej należy do obszaru krytycznego, to oznacza, że:
    -b) odrzuca się hipotezę zerową

  39. Współczynnik zbieżności osiąga wartość 0, gdy:
    -b) suma kwadratów reszt modelu jest równa 0

  40. Wyraz wolny w modelu liniowym jest uwzględniany poprzez:
    -c) dołączenia kolumny jedynek nie zawsze jako pierwszej do macierzy obserwacji zmiennych objaśniających

  41. Współczynnik determinacji:
    - c) może być liczbą ujemną

  1. Na postać obszaru krytycznego w procesie weryfikacji hipotezy statystycznej wpływ wywiera:
    -b) sformuowanie hipotezy alternatywnej

  2. Do porównania jakości dopasowania do danych empirycznych wariantów modelu liniowego z tą samą zmienną objaśnianą i różną liczbą zmiennych objaśniających oraz wyrazem wolnym stosuje się:
    -b) skorygowany współczynnik determinacji

  3. Jaki jest związek między resztami ex a składnikami losowymi w modelu ekonometrycznym?
    -c) traktuje się je jako realizację składników losowych

  4. Zmienność nieobjaśniona w modelu liniowym jest to suma:
    -b)kwadratów różnic wartości teoretycznych zmiennej objaśnianej od jej wartości empirycznych

  5. Liniowy układ wielorównaniowy jest ………………….. w postaci…… W postaci……
    -a) prostym

  6. Test Breuscha- Godfrey'a (BG) jest stosowany do weryfikowania hipotezy o występowaniu autokorelacji składnika losowego modelu:
    -a) dowolnego rzędu

  7. Zjawisko współliniowości oznacza występowanie silnej korelacji między:
    -a) zmiennymi objaśniającymi

  8. Założenie Gaussa-aMarkowa dotyczące sferyczności składnika losowego modelu oznacza:
    -b) brak heteroskedastyczności i brak autokorelacji

  9. Zjawisko autokorelacji składnika losowego modelu:
    -a) powoduje niedoszacowanie wartości współczynnika zbieżności

  10. Czy założenie Gaussa-Markowa o tym, że zakłócenia które reprezentuje w modelu składnik losowy mają tendencję do wzajemnej redukcji oznacza, że te zakłócenia:
    -b) mają zerową wartość oczekiwaną

  11. Czy w liniowym modelu ekonometrycznym średnie wartości zmiennej objaśnianej i teoretycznej zmiennej objaśnianej:
    -c) są sobie równe



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
geografia ekonomiczna testy, Studia, Geografia ekonomiczna
ekonomia - testy, # Studia #, Mikro-, Makroekonomia
Ekonomika testy z tego roku (III rok)
ANATOMIA, Szczegoly anatomiczne kosci, EKONOMIKA - TESTY
ekonomia testy sciagi
Zaliczenie grupa A ekonometria, ekonometria, ekonometria- testy
Ekonomia testy, Ekonomia jako nauka o gospodarowaniu
Geografia ekonomiczna - testy
Ekonomia testy, Inflacja
ekonomia, EKONOMIA- pojęcia, EKONOMIA - TESTY
Geografia ekonomiczna - testy, Szkoła, wypracowania, ściągi
ekonomia - testy, notatki, penik, szkoła, adm 1, Ekonomia
zagadnienia z ekonomii, testy
ekonomia b- testy, notatki, penik, szkoła, adm 1, Ekonomia
Ekonometria testy

więcej podobnych podstron